何亮
- 作品数：27 被引量：13H指数：2
- 供职机构：新疆大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学医药卫生交通运输工程更多>>
- 引入因果信息的机器学习归因分析方法
- 本发明涉及一种引入因果信息的机器学习归因分析方法，属于统计学习、机器学习领域，所述引入因果信息的机器学习归因分析方法包括以下步骤：(1)数据预处理。对原始数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等步骤，然后进行标准化处...
- 何亮陈欣
- 基于粒子系统的动态雪景模拟被引量：8
- 2010年
- 目的通过研究粒子系统方法,同时结合面向对象的程序设计语言,提出粒子系统的雪景模拟算法结构,模拟生成逼真的视觉效果。方法恰当选择粒子数量和粒子模型,结合OpenGL平台,针对雪景其具体的结构进行分析后,得到雪景的动态模拟。结果实践表明,该粒子系统模型可在复杂的三维场景中实时地模拟降雪现象,仿真效果逼真。结论提出了一种新颖的算法,从而有效解决了一般的粒子系统在动态雪景模拟中实时性差的问题。
- 何亮巴力登
- 关键词：粒子系统OPENGL
- 基于云链融合的农业大数据安全治理模型研究被引量：3
- 2024年
- 当前我国农业生产模式从传统向智慧农业转型,针对各农业组织自身数据规模不断扩大,数据共享出现“数据孤岛”难以大规模汇聚农业数据指导精准农事决策等问题,本研究基于云链融合和分布式农业场景下数据安全治理相关技术解决所述问题,并探索其实际应用效果。在分布式农业场景下,以IPFS、区块链和云计算为基础,设计可部署在智能合约的农业大数据治理算法,构建多方农业数据汇聚模型以及完整、安全、可追溯的数据保护模型和典型场景应用模型。以新疆昌吉华兴农场及其附属农业组织农业生产为例,进一步构建云链融合农业大数据平台。对比本文所设计的基于云链融合的农业大数据治理模型和两种传统模型的性能,实验表明,本模型综合性能相比于传统模型更优。
- 岳瑞君何亮汤敏睿何亮刘胜全杨婉霞刘胜全黄永峰
- 基于浅层特征重激活和多阶段混合注意力的声源分离方法
- 本发明公开基于浅层特征重激活和多阶段混合注意力的声源分离方法，包括以下步骤：采集单通道混合信号和干净目标声源信号，其中，单通道混合信号与干净目标声源信号相对应，处理单通道混合信号，获得单通道混合信号时域嵌入向量；基于干净...
- 胡英邱文博陈亚东黄浩何亮
- 一种基于预训练和图网络的语音主题分类模型
- 本发明设计了一种基于预训练和图网络的语音主题分类模型。该发明的特点在于预训练提取的语义特征与图网络构建的话语语境的特征相结合，使其达到更好的分类效果。模型包括三个部分：预训练语义特征提取阶段、图网络话语语境提取阶段和特征...
- 何亮牛方静薛花齐晓哲
- 基于语音预训练模型的抑郁症检测方法及系统
- 本发明涉及一种基于语音预训练模型的抑郁症检测方法及系统，包括建立语音数据库；用于语音特征有效性分析、分类器训练优化的相关数据；进行语音预处理；包括预加重、加窗以及快速傅里叶变化；基于预训练模型的语音特征提取；对表征抑郁程...
- 叶子豪何亮
- 联邦学习在智慧农业系统中的应用研究综述
- 2025年
- 随着信息化的发展,农情数据采集、处理、分析和应用已成为智慧农业的第一驱动力。在传统智慧农业管理系统中,通常需要将农业数据集中到中心服务器上进行分析和模型训练,这种方式存在数据泄露的风险。关键农业隐私数据泄漏严重影响到农户和农业机构的利益,因此很多农户和机构会谨慎处理原始数据的共享问题。针对这一问题,联邦学习允许不同农业机构、农场和农业企业在只共享加密模型的条件下完成农事决策模型训练,降低了农业隐私数据泄漏风险,保护了数据提供方的合理权益。介绍了联邦学习技术在智慧农业领域中的理论发展、技术创新和应用实践,并根据智慧农业系统的发展趋势提出基于联邦学习的智慧农业系统的设计建议。为相关领域研究者和实践者提供了参考,对推动农业数据科学的进步、保障农业数据安全和提升农业智能化水平有理论参考价值和实践指导意义。
- 汤敏睿何亮何亮杨婉霞岳瑞君谭艺王磊王磊
- 关键词：隐私数据
- 一种广播音频信号不良内容精准监测系统
- 本发明提供了一种广播音频信号不良内容精准监测系统，属于电子信息技术领域。该系统可以实时对空中广播音频信号中存在的可能对社会造成不良影响的语音内容进行精准地检测和定位，防止其传播和影响，从而保障空中广播信号的内容质量。本发...
- 何亮岳瑞君郭晓晨
- 一种情感个性化语音合成模型
- 本发明提出了一种情感个性化语音合成模型，属于语音合成技术领域。该模型分为五个部分：文本信息提取阶段、说话人表征提取阶段、情感表征提取阶段、特征融合阶段、生成梅尔谱图和生成语音阶段。文本信息提取阶段：首先对输入的音素进行编...
- 何亮冷媛媛
- 基于浅层特征重激活和多阶段混合注意力的声源分离方法
- 本发明公开基于浅层特征重激活和多阶段混合注意力的声源分离方法，包括以下步骤：采集单通道混合信号和干净目标声源信号，其中，单通道混合信号与干净目标声源信号相对应，处理单通道混合信号，获得单通道混合信号时域嵌入向量；基于干净...
- 邱文博 陈亚东 胡英黄浩何亮
- 文献传递
